mapreduce计算模型和执行原理是什么

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的分布式计算。它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段的作用是将输入数据集切分成一个个小块，然后对每一块数据执行用户自定义的Map函数。Map函数的作用是将输入数据集中的每一个数据项转换成一个< key,value>对，其中key是要计算的单词，value是单词的出现次数。这些< key,value>对被发送到Reduce阶段进行处理。

Reduce阶段的作用是将Map阶段输出的< key,value>对进行合并，每个< key,value>对都会被发送到同一个Reduce函数中进行处理。Reduce函数的作用是将相同key的value进行合并，得到这个单词的总出现次数。

MapReduce程序的执行过程是分布式的，它将一个大规模的数据集切分成一个个小块，然后将这些小块数据分布到集群中的多台机器上进行计算。每台机器上运行着一个Map函数，将输入数据集中的数据项转换成< key,value>对。然后将这些< key,value>对按照key的值进行分组，将相同key的< key,value>对分到一起，然后将这些< key,value>对发送到同一台机器上运行Reduce函数进行处理。Reduce函数将相同key的value进行合并，得到这个单词的总出现次数。